Guía docente de Modelado Digital del Procesamiento Visual de Imágenes (M47/56/3/11)
Curso
2022/2023
Fecha de aprobación por la Comisión Académica
26/10/2022
Máster
Máster Universitario en Investigación en Optometría y Óptica Visual
Módulo
Visión, Óptica y Tecnología
Rama
Ciencias
Centro Responsable del título
Escuela Internacional de Posgrado
Semestre
Anual
Créditos
3
Tipo
Optativa
Tipo de enseñanza
Semipresencial
Profesorado
- Luis Javier Herrera Maldonado
- Miguel Ángel Martínez Domingo
Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)
- Introducción a herramientas básicas de procesamiento digital de imágenes.
- Estudio de procesos que sufre la imagen en diferentes etapas del procesado visual.
- Simulación de procesos visuales utilizando herramientas de procesado digital de imágenes.
- Aplicación práctica para el modelado de procesos de visión humana: formación de imagen retiniana, simulación de ametropías, simulación de patologías visuales, simulación de etapas del procesado neuronal de la visión.
Prerrequisitos y/o Recomendaciones
No es necesario tener conocimientos previos de programación. Se enseñarán las herramientas para el procesado digital de imágenes básico, necesarias para modelar los procesos visuales estudiados. Se recomienda, haber cursado asignaturas que expliquen los fundamentos del sistema visual, formación de imágenes, conocer los elementos del ojo, el mosaico retiniano, etc.
Competencias
Competencias Básicas
- CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
- CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Competencias Generales
- CG02. Demostrar dominio en la utilización de bibliografía científica y bases de datos, así como en el análisis de documentos científico-técnicos, en el ámbito de la optometría y óptica de la visión.
- CG03. Comprender y ser capaz de elaborar informes, presentaciones y/o publicaciones científicas en el ámbito de la optometría y óptica de la visión.
- CG04. Conocer y aplicar de forma eficiente las Tecnologías de la Información y la Comunicación en el ámbito de la optometría y óptica de la visión.
- CG06. Trabajar en equipo y de forma interdisciplinar, aplicando a nuevos entornos laborales y de investigación principios, teorías y modelos de optometría y óptica visual.
Competencias Específicas
- CE01. Reconocer, interpretar y aplicar los test estadísticos que habitualmente se aplican en el diseño de estudios e investigaciones de optometría y óptica de la visión.
- CE03. Elaborar informes, artículos y memorias científico-clínicas en optometría y ciencias de la visión.
- CE04. Reconocer e interpretar los procesos que dan lugar a una alteración de la visión y del procesamiento de la información visual.
- CE10. Conocer las bases neurológicas de la visión, procesamiento visual y su modelización.
- CE12. Aprender la utilización de diferentes herramientas en cálculo, diseño e informática para el diagnóstico y tratamiento de patologías y disfunciones de la visión.
- CE15. Reconocer las bases de la optometría y óptica visual para investigar y realizar modelos de visión con aplicación práctica en clínica.
Competencias Transversales
- CT02. Aplicar los principios de igualdad de género y de accesibilidad universal en el desempeño de su profesión.
- CT03. Tener un compromiso ético y social en la aplicación de los conocimientos adquiridos en el ámbito académico y profesional.
- CT04. Desarrollar las aptitudes para el trabajo cooperativo y la participación en equipos; y las habilidades de negociación, así como el espíritu emprendedor
- CT05. Desarrollar los valores de trabajo, esfuerzo, respeto y compromiso con la búsqueda de la calidad en el desarrollo de proyectos académicos y profesionales
Resultados de aprendizaje (Objetivos)
El alumnado sabrá/comprenderá:
- Los conceptos básicos del procesado de imágenes digitales.
- Diferentes procesos que sufre la imagen a distintos niveles del procesado visual.
- Las analogías y diferencias entre la visión humana y los sistemas de imagen digital.
El alumnado será capaz de:
- Realizar tareas básicas de procesado digital de imagen.
- Simular distintos procesos de visión.
- Simular el efecto de diferentes ametropías y/o patologías en la visión humana.
Aplicar técnicas de procesado digital de imagen a casos prácticos.
Programa de contenidos Teóricos y Prácticos
Teórico
- Introducción a herramientas básicas de procesamiento digital de imágenes: presentación del entorno de programación Matlab. Creación de scripts. Tipos de variables (vectores, matrices, etc). Llamadas a funciones con uso de variables de entrada-salida. Tipos de imágenes en Matlab (monocromo, RGB, espectrales). Formatos de imagen en Matlab (uint8, uint16, single, double). Operaciones básicas con matrices/imágenes. Uso de filtros, convolución.
- Estudio de procesos que sufre la imagen en diferentes etapas del procesado visual: analogías y diferencias entre un sistema de captura de imagen digital y el sistema visual humano. Esquema básico de formación de imagen, mosaico retiniano, filtrado, etc.
- Simulación de procesos visuales utilizando herramientas de procesado digital de imágenes: visión del color, detección de bordes, búsqueda de patrones, etc.
- Aplicación práctica para el modelado de procesos de visión humana: formación de imagen retiniana, simulación de ametropías, simulación de patologías visuales, simulación de etapas del procesado neuronal de la visión, simulación de anomalías en la visión del color.
Práctico
- Introducción a MATLAB, tipos de datos, scripts y tratamiento básico de imágenes.
- Simulación de la formación de una imagen en color a partir de iluminación, reflectancia de una escena, posibles filtros y con las sensibilidades espectrales de los fotorreceptores. Balance de blancos.
- Simulación de patologías/ametropías.
- Detección de bordes.
- Detección de patrones.
Bibliografía
Bibliografía fundamental
- Romero, J., García, J.A., García y Beltrán, A. Curso introductorio a la Óptica Fisiológica, Ed. Comares, 1996.
- Wandell, B. Foundations of vision. Ed. Sinauer. 1995.
- Borgo, M., Soranzo, A., Grassi, M. MATLAB for Psychologists. Ed. Springer. 2012.
Bibliografía complementaria
- Lu, Z.L., Dosher, B. Visual psychophysics. From laboratory to theory. Ed. MIT press. 2013.
- Cuevas, E., Zaldívar, D., Pérez, M. Procesamiento digital de imágenes con MATLAB y Simulink. Ed. Ra-Ma. 2010.
Enlaces recomendados
- Image processing toolbox for Matlab: https://www.mathworks.com/products/image.html
Metodología docente
- M02 Lección y Contenidos Virtuales
- M04 Resolución de Problemas y Ejercicios
- M06 Prácticas de Ordenador, Laboratorio o Gabinete
- M07 Tutorías Individuales
- M08 Tutorías Colectivas y Virtuales
- M12 Resolución de Problemas y Ejercicios
- M14 Realización y Exposición de Trabajos Individuales
- M15 Realización y Exposición de Trabajos en Grupo
Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)
Evaluación Ordinaria
- Evaluación continua en sesiones prácticas y con tests de PRADO: 60%.
- Valoración y exposición final de informes, trabajos, proyectos, etc: 30%.
- Aprovechamiento y participación en seminarios y actividades extraordinarias, aportaciones del estudiante en sesiones y foros online de discusión: 10%.
Evaluación Extraordinaria
- Valoración y exposición final de informes, trabajos, proyectos, etc: 50%.
- Examen oral o escrito sobre los contenidos teóricos y prácticos de la asignatura: 50%.
Evaluación única final
- Valoración y exposición final de informes, trabajos, proyectos, etc: 50%.
- Examen oral o escrito sobre los contenidos teóricos y prácticos de la asignatura: 50%.
Información adicional
La metodología docente consistirá en clases grabadas en las que se impartirán los conceptos teóricos, así como ejemplos prácticos, de forma que el estudiante pueda verlas de forma asíncrona en cualquier momento. Se harán también clases online síncronas cada cierto tiempo para aclarar conceptos o para proponer el trabajo que deberá ir realizando el estudiante en casa. Se fomentará el uso de los foros de PRADO para preguntar dudas o realizar discusiones sobre los diferentes temas presentados. Se lanzarán cuestionarios en PRADO sobre el contenido impartido.